#����ʹ��Ҫʹ�õ��Ĺ��߰��������������ݣ�Ȼ�󽫽����ЧӦ�ı����������ӻ�
library(readxl)#��ȡxls�Ĺ��߰�
library(lme4)#���ģ�͹��߰�
library(lmerTest)#���ڼ����ЧӦģ�͵Ĺ��߰�
library(Matrix)#lmertest��ǰ�ù��߰�
library(car)#���һ�����Ի��ģ�͵Ĺ��߰�
SEMeng=read_excel("F:/lzilong/����ͬѧ/����/���ЧӦģ��/SEMeng.xlsx")#�������������������׼�̶ȡ��ö��̶ȶԽײ��жϵ�Ӱ��ģ�ţ���exp1��������ͬ�ļ���
attach(SEMeng)#��������SEMeng
sub=factor(sub)#����
item=factor(item)#��Ŀ
speaker=factor(speaker)#˵����
detach(SEMeng)#��ɲ����뿪
#�������ǽ�����ϣ��Ա���Ϊclass�����ֱ�����������glmer��family��binomal

f3=glmer(class~1+Zstan+Zplease+Zaccent+(1+Zplease+Zaccent|sub)+(1+Zstan|item),data=SEMeng,family=binomial)
f3_0=glmer(class~1+Zstan+Zplease+Zaccent+(1+Zstan+Zaccent|sub)+(1+Zstan|item),data=SEMeng,family=binomial)

#����ģ������
f1=f3_0
#����ϵ�ģ���������ȫģ�͵���F317��f316������������ϣ���ѡ��AIC��С��f317��Ϊȫģ��,
#AIC��С����ȫģ��f317û�в�������ģ����F355������f355��ȷ��Ϊ����ģ��

#ʹ��SPEAKER����item֮��ֻ��F311�����
summary(f1)

#�����ԵĽ��
car::Anova(f1,type=3)#һ�����Ի��ЧӦģ�ͣ���������Ի��ģ�;���anova
anova(f378,f351)
anova(f317,f355)
#��������������R2��
fm1<- model.matrix(f1)%*%fixef(f1)
d1<-as.data.frame(VarCorr(f1))
var(fm1)/(var(fm1)+d1$vcov[1]+d1$vcov[2])
 
#���ɹ�һ����Ԥ��ֵ����������һ��PRE.CSV�������档
str(p0 <- predict(f1)) # fitted values
pre=data.frame(p0)
write.csv(pre,"pre.csv")